Приватность, сроки хранения и согласие в ИИ-системах: как обращаться с персональными данными при обучении и в работе модели, что означает «право на забвение» для уже обученной модели и как сделать понятный отказ от сбора данных?

Приватность в ИИ распадается на три слоя. Обучение: собирать минимум данных, дифференциальная приватность (DP-SGD, Abadi et al. 2016, бюджет ε-δ, Opacus), федеративное обучение (данные остаются на устройстве, как в Google GBoard), вычистка персональных данных через Microsoft Presidio / Amazon Comprehend / Google DLP. Inference: input scrubbing (pre-prompt) + output filtering (post-response) + LLM Guard. Право на забвение (ст. 17 GDPR): для поиска решается тривиально (удалить из векторной базы), а для весов модели — почти никак: разучивание (machine unlearning) (SISA, влияние примеров) остаётся областью исследований, а на практике спасают обучение с дифференциальной приватностью и переобучение без затронутых данных. Retention: GDPR Art. 5(1)(e), CCPA/CPRA, typical AI defaults 30–90 дней для prompts. Consent UX: granular toggles (ChatGPT "improve our models"), California Delete Act (Jan 1 2026, universal opt-out), HIPAA BAA / FERPA / GLBA для regulated industries.